Amazon Personalize verbessert das automatische Lösungstraining
Amazon Personalize bietet Entwicklern jetzt die Möglichkeit, automatische Trainingskonfigurationen zu ändern, nachdem eine Personalize-Lösung erstellt wurde. Mit diesem Launch erhalten Entwickler mehr Flexibilität beim automatischen Trainingsprozess sowohl für neue als auch für bestehende Lösungen. Bisher erforderte das Ändern von Konfigurationen wie der Trainingshäufigkeit eine vollständige Neuerstellung der Lösung. Jetzt können Sie die automatischen Trainingseinstellungen jeder Lösung einfach über die API oder Konsole ändern. Wenn Sie die Konfiguration einer Lösung aktualisieren, können Sie wählen, ob Sie das automatische Neutraining aktivieren oder deaktivieren möchten und die Trainingshäufigkeit nach Bedarf anpassen.
Das automatische Training reduziert Modellabweichungen und stellt sicher, dass Empfehlungen den sich ändernden Verhaltensweisen und Präferenzen der Benutzer entsprechen. Wenn Sie die Konfiguration des Lösungstrainings ändern, können Sie das Modelltraining an Ihre sich ändernden Geschäftsanforderungen und Datenmengen anpassen. So können Sie beispielsweise die Trainingskadenz während der Hochsaison erhöhen, um die Relevanz der Empfehlungen weiter zu optimieren. Dies spart Zeit und Ressourcen, da bei Bedarf Schritt für Schritt Anpassungen vorgenommen werden, anstatt die gesamte Lösung neu zu erstellen. Das automatische Training wird mit der neuen Kadenz fortgesetzt, bis Sie eine weitere Aktualisierung vornehmen oder das automatische Training ganz deaktivieren. Bestehende Lösungen bleiben unverändert, sofern Sie die Trainingskonfiguration nicht ändern.
Amazon Personalize unterstützt Unternehmen dabei, das Kundenerlebnis mithilfe KI-gestützter Personalisierung zu verbessern und hyperpersonalisierte Benutzererlebnisse in Echtzeit mit Präzision und Skalierbarkeit bereitzustellen, um die Nutzeransprache, Kundenbindung und die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Modifikationen für das automatische Lösungstraining werden in allen Serviceregionen unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in unserer Dokumentation.